21世纪高等医药院校教材：医药应用概率统计 高祖新,韩可勤 9787030161123 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

高祖新，韩可勤 著

图书标签:

• 概率统计
• 医药统计
• 高等教育
• 教材
• 医学
• 生物统计
• 统计学
• 应用统计
• 高祖新
• 韩可勤

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030161123

商品编码：29689709615

包装：平装

出版时间：2011-01-07

基本信息

书名：21世纪高等医药院校教材：医药应用概率统计

定价：39.00元

作者：高祖新,韩可勤

出版社：科学出版社

出版日期：2011-01-07

ISBN：9787030161123

字数：

页码：400

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.581kg

编辑推荐

---

《医药应用概率统计》主要适合于医药类各专业概率统计、数理统计、应用统计等基础课教材或参考书，也可作为各类非理工科专业同类课程的参考书，还可作为其他教学，如考研复习辅导及数学建模等的参考书。同时也是医药卫生工作人员颇为实用的统计应用参考书。

内容提要

---

《医药应用概率统计》是编者在所进行的“统计及应用课程教改研究和实践”研究成果荣获教学成果二等奖基础上，所编写的颇具特色的概率统计基础课程教材。《医药应用概率统计》针对医药本科学生的基础和培养要求，适当选取教材内容的深度和广度，内容系统全面，例题典型实用，编写力求简明易懂，深入浅出，富有启发性，应用性强。其内容包括数据处理、概率论基础、数理统计原理、知识及常用统计方法等，并在每章的后给出Excel软件对应统计功能的操作应用，辅之适当的思考与练习题、应用统计软件的上机训练题和习题及参考答案。同时每章配有内容提要与综合举例，对各章核心内容以简表形式高度概括，并精选综合性典型例题和考研真题进行详解和分析，使本教材能兼顾本科基础课教学和更高教学要求（如考研）不同层次的需求。

目录

---

章 统计数据的描述和概括
第二章 事件和概率
第三章 变量及其分布
第四章 向量及其分析
第五章 大数定律与中心极限定理
第六章 抽样分布
第七章 参数估计
第八章 假设检验
第九章 方差分析
第十章 相关分析与回归分析
第十一章 正交设计与均遁辞设计
参考文献
附录一 习题参考答案
附录二 常用统计表

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《概率论与数理统计基础与应用》 前言 在科学技术飞速发展的今天，数据已成为推动社会进步和决策制定的关键要素。从基础科学研究到复杂的工程应用，从精准医疗的诊断治疗到经济金融的风险评估，概率论与数理统计无处不在，扮演着至关重要的角色。掌握概率统计的理论与方法，不仅是现代科学研究者必备的技能，也是各领域专业人士洞察规律、分析问题、做出科学决策的利器。 本书旨在为广大读者，特别是高等院校的理工科、医药科、经济管理科等专业学生及相关从业人员，系统地介绍概率论与数理统计的基本概念、核心理论和常用方法，并着重展示其在各领域的实际应用。我们力求内容严谨、条理清晰、例证丰富，帮助读者建立坚实的理论基础，培养扎实的分析能力，提升解决实际问题的能力。 第一部分：概率论基础 第一章：随机事件与概率 本章将带领读者进入概率论的殿堂，认识随机现象的普遍性及其研究的必要性。 随机现象与试验： 什么是随机现象？如何理解随机试验？我们将通过大量的实例，如抛硬币、测量身高、药物疗效的成败等，生动形象地阐释随机现象的定义和特点。 样本空间与随机事件： 介绍样本空间的概念，即随机试验所有可能结果的集合。在此基础上，定义随机事件，包括基本事件、复合事件、必然事件、不可能事件等，并讲解事件之间的关系，如包含、相等、并、交、差等。 概率的定义与性质： 深入探讨概率的古典定义、统计定义和公理化定义，理解概率作为衡量随机事件发生可能性的量。重点掌握概率的基本性质，如非负性、规范性、可加性等，并学习运用这些性质解决简单问题。 条件概率与独立性： 引入条件概率的概念，即在某个事件已经发生的前提下，另一个事件发生的概率。我们将详细讲解条件概率的计算公式，并通过实例展示其在事件序列分析中的重要性。此外，还将深入探讨事件之间的独立性，区分相互独立与条件独立，并学习如何判断事件是否独立。 全概率公式与贝叶斯公式： 本节将介绍这两个在概率论中具有举足轻重地位的重要公式。全概率公式允许我们将复杂事件的概率分解为若干个已知概率的事件的概率之和，常用于分步计算。贝叶斯公式则在已知某个事件发生的情况下，反过来计算引起该事件的某个原因发生的概率，是统计推断和机器学习的基础。 第二章：随机变量及其分布 在理解了随机事件的概率之后，我们进一步引入随机变量的概念，它将随机试验的结果数量化，便于进行更深入的分析。 随机变量的定义与类型： 定义随机变量，它是一个取值依赖于随机试验结果的实值函数。我们将区分离散型随机变量和连续型随机变量，并给出各自的典型例子，如抛掷骰子的点数（离散型）、测量机器零件的长度（连续型）。 离散型随机变量的分布律与期望： 介绍离散型随机变量的概率分布律，即随机变量取各个可能值的概率。重点讲解数学期望的概念，它是随机变量取值的加权平均，反映了随机变量的平均水平，并推导期望的性质。 连续型随机变量的概率密度函数与期望： 介绍连续型随机变量的概率密度函数，它描述了随机变量在某个点附近取值的概率密度。理解概率密度函数的几何意义——曲线下的面积表示概率。同样，深入探讨连续型随机变量的数学期望计算。 重要的离散分布： 详细介绍几种常见的离散概率分布，包括： 二项分布： 描述独立重复试验中成功的次数，如多次抛硬币正面朝上的次数。 泊松分布： 描述在一定时间或空间内事件发生的次数，如单位时间内到达的顾客数量，常用于描述稀有事件。 几何分布： 描述首次成功所需的试验次数。 重要的连续分布： 详细介绍几种常见的连续概率分布，包括： 均匀分布： 随机变量在某个区间内均匀取值。 指数分布： 描述事件发生的时间间隔，常用于可靠性分析。 正态分布（高斯分布）： 描述自然界和工程中广泛存在的分布，其钟形曲线具有重要的统计意义，许多随机变量的分布都可以近似为正态分布。我们将详细讲解正态分布的性质，及其与标准正态分布的关系。 第三章：多维随机变量及其分布 现实世界中的随机现象往往涉及多个变量，本章将扩展到多维随机变量的分析。 二维随机变量与联合分布： 定义二维随机变量，介绍其联合概率分布律（离散型）和联合概率密度函数（连续型）。理解联合分布描述了两个随机变量共同取值的概率情况。 边缘分布与条件分布： 从联合分布中分离出单个随机变量的分布，即边缘分布。介绍条件分布的概念，即在给定一个随机变量取值的情况下，另一个随机变量的分布。 协方差与相关系数： 引入协方差的概念，衡量两个随机变量线性相关的程度。讲解相关系数，它是标准化的协方差，取值在-1到1之间，能够更客观地判断变量间的线性相关强度和方向。 多维随机变量的常用分布： 介绍多维正态分布等重要的多维概率分布。 第四章：随机变量的数字特征与极限定理 数字特征是描述随机变量概率分布的重要统计量，而极限定理则揭示了大量随机变量组合的规律性。 数学期望与方差的性质： 进一步深化对数学期望的理解，并引入方差的概念，衡量随机变量取值的离散程度。推导并掌握期望和方差的各种运算性质。 切比雪夫不等式： 介绍切比雪夫不等式，它提供了一个上界，说明随机变量落在其期望值一定范围之外的概率。该不等式是概率论中重要的不等式，具有普遍适用性。 大数定律： 阐述大数定律，说明当试验次数足够大时，样本均值依概率收敛于其数学期望。这是统计推断的理论基础之一，解释了为什么大规模的统计数据能够反映事物真实的平均水平。 中心极限定理： 介绍中心极限定理，这是概率论中最重要、最强大的定理之一。它表明，无论原始随机变量的分布如何，大量独立同分布的随机变量的均值（或和）在标准化后，其分布近似于标准正态分布。该定理是许多统计推断方法（如假设检验、置信区间）的理论依据，也是正态分布如此重要的原因。 第二部分：数理统计基础 第五章：参数估计 在实际问题中，我们往往不知道总体的分布参数，数理统计的任务就是利用样本信息来估计这些未知参数。 总体与样本： 定义总体（研究对象的全体）和样本（从总体中抽取的一部分个体）。理解样本的随机性以及样本与总体的关系。 点估计： 介绍点估计的概念，即用一个具体的数值来估计未知参数。讲解常用的点估计方法，包括矩估计法和最大似然估计法。分析估计量的优良性准则，如无偏性、有效性、一致性。 区间估计： 讲解区间估计的概念，即用一个区间来估计未知参数，并给出估计的可靠程度（置信水平）。重点讲解利用正态分布或t分布构造置信区间的方法，包括单个总体均值、比例的置信区间。 第六章：假设检验 假设检验是数理统计中另一种重要的推断方法，用于判断关于总体的某个论断（假设）是否成立。 假设检验的基本思想： 介绍原假设（H0）和备择假设（H1）的概念，理解检验的逻辑：如果样本结果与原假设不符，就拒绝原假设。 检验统计量与拒绝域： 定义检验统计量，它是根据样本计算出的统计量，用于检验假设。讲解拒绝域的概念，即当检验统计量落入该区域时，拒绝原假设。 第一类错误与第二类错误： 详细解释在假设检验中可能出现的两种错误：弃真（第一类错误）和取伪（第二类错误），以及它们的概率（显著性水平α和β）。 常用假设检验方法： 介绍针对不同情况的常用假设检验方法，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等，并分析它们的应用场景，如均值的检验、比例的检验、方差的检验等。 第七章：方差分析与回归分析 本章将介绍两种强大的统计建模工具，用于分析变量之间的关系。 方差分析（ANOVA）： 介绍方差分析的基本原理，它用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。学习单因素方差分析和多因素方差分析的基本步骤和应用。 回归分析： 介绍回归分析的概念，用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。 线性回归： 详细介绍简单线性回归模型，包括回归方程的建立、回归系数的估计（最小二乘法）以及模型的检验。 多元线性回归： 扩展到多元线性回归，分析多个自变量对因变量的影响。 相关分析： 介绍相关系数的计算和解释，用于度量变量间的线性相关程度。 第三部分：概率统计在医药领域的应用 第八章：医药统计学基础 本章将引申到概率统计在医药领域的具体应用，为后续章节打下基础。 医学研究中的随机性： 探讨医学研究中随机性体现在何处，如病人对药物的反应、疾病的发生发展、诊断的准确性等。 医学统计的目的与方法： 阐述医学统计的核心任务，包括描述性统计、推断性统计在医学研究中的应用。 生物样本数据的特点： 分析生物医学数据的特殊性，如数据量的限制、数据的偏态性、非线性关系等，并指出在统计分析中需要注意的问题。 第九章：临床试验统计设计与分析 临床试验是新药研发和疗效评价的关键环节，统计方法在其中起着决定性作用。 临床试验的统计设计原则： 讲解随机化、对照、盲法等临床试验的关键设计原则，以及如何通过统计设计来保证试验结果的科学性和可靠性。 样本量估算： 介绍如何根据预期的疗效、显著性水平和把握度来计算所需的样本量，确保试验能够检测出有意义的差异。 临床试验数据的统计分析： 针对不同类型的临床试验数据（如生存数据、计量数据、计数数据），介绍相应的统计分析方法，如t检验、卡方检验、Kaplan-Meier生存分析、Cox比例风险模型等。 疗效评价与安全性评价的统计学方法： 探讨如何利用统计学方法对药物的疗效进行定量评价，以及如何对药物的安全性进行分析和监测。 第十章：流行病学统计方法 流行病学关注人群的健康与疾病，统计方法是其研究的有力工具。 描述性流行病学统计： 介绍描述性统计在流行病学中的应用，如发病率、患病率、死亡率的计算与解释，以及疾病传播模式的分析。 关联性分析与危险因素识别： 讲解如何利用统计方法分析疾病与各种潜在因素（如生活习惯、环境暴露）之间的关联性，识别疾病的危险因素。常用方法包括相对危险度（RR）、比值比（OR）的计算与解释。 队列研究与病例对照研究的统计学设计与分析： 详细介绍这两种重要的流行病学研究设计，并阐述其相应的统计分析方法。 第十一章：生物医学数据的统计建模与预测 随着生物医学研究的深入，复杂的数据建模和预测变得越来越重要。 生物标志物筛选与验证的统计方法： 探讨如何从高通量数据（如基因组学、蛋白质组学数据）中筛选具有诊断或预后价值的生物标志物，并进行统计学验证。 基因表达数据分析： 介绍基因芯片、RNA-Seq等技术产生的基因表达数据分析中的常用统计方法，如差异表达分析、聚类分析等。 药物剂量-反应关系建模： 讲解如何利用统计模型来描述药物剂量与疗效或毒性之间的关系，为药物剂量的优化提供依据。 疾病风险预测模型： 介绍如何利用统计学方法构建疾病风险预测模型，为个体化预防和干预提供指导。 结语 概率论与数理统计是连接理论与实践的桥梁，是现代科学研究和工程技术不可或缺的数学工具。本书力求在系统介绍基本理论的同时，充分展示其在医药领域的广泛应用，希望能帮助读者建立起坚实的概率统计知识体系，并激发其在各自专业领域中运用这些工具解决实际问题的热情。学习概率统计，就是掌握一种科学的思维方式，一种认识和改造世界的重要能力。愿本书能成为您探索概率统计奥秘、开启科学研究之旅的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

作为一名医学专业的学生，我接触过不少教材，但这本书绝对是其中最令我印象深刻的一本。它的内容编排逻辑清晰，循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的统计方法。我最欣赏的是它在讲解统计学理论的同时，始终紧密联系医学实际，大量引用了真实的研究数据和临床案例，这使得原本可能枯燥的理论知识变得鲜活起来，也让我能够更深刻地理解统计学在医学领域的实际意义。例如，在讲解假设检验时，作者通过模拟一些临床试验的结果，让我直观地体会到了如何通过统计方法来判断治疗方案的有效性。书中的图表和公式也运用得恰到好处，既保证了严谨性，又不会让读者感到 overwhelming。读完这本书，我感觉我对医学统计学有了全新的认识，不再是将它视为一门独立的学科，而是将其看作是医学研究和临床实践不可或缺的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在21世纪的今天，掌握数据分析能力对于医学从业者来说至关重要。这本书恰好提供了这样一个绝佳的学习平台。它不仅仅是简单地罗列统计学公式和方法，而是深入地探讨了这些工具在医学研究中的具体应用。我尤其喜欢书中对各种统计检验方法的讲解，作者不仅给出了详细的推导过程，还结合大量的医学案例，让我明白在什么情况下应该使用哪种统计方法，以及如何解释统计结果。读这本书的时候，我感觉自己像是在参与一场场关于医学难题的头脑风暴，而统计学就是解决这些难题的利器。书中还涉及了一些现代医学统计的前沿内容，这让我对未来的医学发展有了更清晰的认识。总而言之，这本书是一本非常有价值的参考书，它不仅提升了我的专业知识，也拓宽了我的学术视野。

评分☆☆☆☆☆

这是一本非常扎实的教材，内容详实，讲解透彻。作者们在构建这本书时，显然下了很大的功夫，力求将复杂的统计学概念用最清晰易懂的方式呈现给读者。我注意到书中对概率分布、参数估计、假设检验等基本概念的阐述非常到位，并且紧密结合医学统计的应用场景。例如，在讲解卡方检验时，书中就给出了具体的医学数据分析案例，让我能够快速理解这一方法的实际用途。此外，书中还包含了不少关于回归分析、方差分析等进阶内容的介绍，为读者进一步深入学习医学统计学打下了坚实的基础。虽然内容偏向理论，但书中的数学推导严谨，公式清晰，对于希望深入理解统计学原理的读者来说，无疑是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对这本书的期待不高，毕竟“概率统计”这几个字听起来就让人头疼。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。它不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，用最通俗易懂的语言，将复杂的统计学概念娓娓道来。书中大量的医学实例，让我能够将抽象的公式与具体的场景联系起来，理解这些统计方法是如何帮助我们分析疾病数据、评估治疗效果、预测疫情发展等等。特别是关于医学统计在临床试验设计和数据分析部分的讲解，对我来说非常有启发。它让我明白，严谨的统计学方法是保证医学研究科学性和可靠性的基石。这本书的语言风格也很独特，既有学术的严谨，又不失亲切感，读起来一点也不费力。我强烈推荐这本书给所有对医学统计感兴趣的学生和从业者，相信你们也一定会像我一样，被它深深吸引。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在太令人惊艳了！我一直对概率统计在医学领域的应用感到好奇，但又担心会过于枯燥乏味。然而，这本书完全颠覆了我的认知。作者们以一种非常生动有趣的方式，将抽象的数学概念与实际的医学案例巧妙地结合在一起。书中不仅讲解了基础的概率论和统计学原理，更深入地探讨了这些原理如何在疾病诊断、药物研发、流行病学研究等方面发挥关键作用。我特别喜欢书中对贝叶斯定理的讲解，作者用非常直观的例子，让我理解了它在临床决策中的实用价值。此外，书中还包含了很多实际操作的例子，即使是没有深厚数学背景的读者，也能跟随讲解一步步理解。我感觉自己仿佛置身于一个医学统计的实验室，亲手操作各种工具，解决实际问题。这本书不仅仅是一本教材，更是一扇通往医学大数据时代的窗户，让我看到了概率统计的无限潜力。我已经迫不及待地想将书中的知识应用到我的学习和研究中了。